大數據技術在事業單位經濟責任審計中的應用研究

一、前言

隨著信息技術的迅猛發展，大數據技術以其顯著的優勢逐步滲透到經濟社會各個領域，成為推動經濟發展和社會進步的重要力量。在大數據時代，事業單位經濟活動產生的數據量暴增，數據類型多樣，數據關系錯綜復雜，無疑給經濟責任審計工作帶來了前所未有的沖擊和挑戰，大數據技術的應用成為解決這一問題的關鍵。本文通過探討大數據技術在事業單位經濟責任審計中的應用優勢與實踐困境，提出對策建議，以期深化大數據技術在事業單位經濟責任審計中的應用，促進事業單位經濟責任審計工作高質量發展。

二、事業單位經濟責任審計概述

事業單位經濟責任審計是指審計部門受政府或其他組織委托，對事業單位主要領導人員任職期間經濟責任的履行情況進行獨立地監督、審查和評價的過程[1]。事業單位作為我國經濟系統的重要組成部分，受社會公眾委托，代其合理配置并使用公共資源，行使公共權力，提供公共服務。通過開展事業單位經濟責任審計，加強對其領導人員權力執行和責任落實的監督，一方面能夠促進領導人員依法行政、履職盡責，確保公共資金、國有資產、國有資源得以安全、合理、高效使用，另一方面，能夠促進事業單位內部控制體系優化、內部控制制度完善，進而推動事業單位高質量發展，更好地服務國家發展規劃[2]。

相比其他審計類型，事業單位經濟責任審計的內容更為廣泛、要求更為嚴格、專業性更強。隨著事業單位改革的深入推進，其經濟活動的范疇顯著拓寬，也促使財務、業務數據規模急劇增加。事業單位在日常經濟活動中產生了前所未有的海量數據，且呈現出數據量激增、數據格式復雜、數據更新速度快等特點。在大數據時代，事業單位經濟責任審計需應對多樣化、快速增長的數據挑戰，顯然，傳統的審計技術和方法難以滿足事業單位領導干部經濟責任審計高質量發展的要求。在此背景下，促進大數據技術應用與事業單位領導干部經濟責任審計深度融合勢在必行。

三、大數據技術在事業單位經濟責任審計中的應用優勢

（一）拓寬審計范圍

傳統的事業單位經濟責任審計往往受限于審計資源、時間、成本的有限性以及技術手段的局限性，對審計數據進行全面、綜合分析較為困難，審計過程中通常采用抽樣審計的方式，審計范圍也因此受到樣本數量的限制，較為狹窄[3]。這種抽樣審計的方式在一定程度上能夠揭示部分問題，但難免存在盲區，難以精準、全面把握被審計領導人員經濟責任的履行情況和潛在的風險隱患。

在大數據時代，事業單位經濟責任審計以全量數據樣本為基礎，審計范圍得以極大拓寬。借助大數據技術和大數據審計平臺，審計人員可以廣泛、全面地獲取審計數據并對所有數據進行全面分析。在全樣本審計模式下，審計范圍不再受限于抽樣樣本數量，審計人員可以整體視角開展經濟責任審計工作，有助于審計人員系統、深入地了解事業單位的業務運作機制與經濟健康狀況，揭示事業單位經濟活動中的薄弱環節和管理漏洞，從而及時發現潛在問題和風險。在大數據背景下，全樣本審計有效消除了抽樣審計過程中可能存在的盲區，規避抽樣風險，實現事業單位經濟責任審計從點到面、從局部到整體、從抽樣審計到全樣本審計的轉變。

（二）提高數據獲取的效率和準確性

在事業單位經濟責任審計工作中，數據作為審計工作的基石，其全面性、多樣性與準確性會直接影響審計結果的質量。經濟責任審計所需要采集的數據廣泛且形式多樣，包括財務數據、業務數據、內部控制制度、會議紀要等多個方面，除了結構化數據，還包括許多非結構化數據或半結構化數據。傳統的數據獲取方式主要依賴于被審計單位提供的紙質或電子資料，數據來源較為單一，且往往受到被審計單位提供數據的限制，數據的完整性、準確性和時效性會受到一定程度的影響。

大數據技術以其強大的數據抓取能力，為事業單位經濟責任審計的數據獲取工作提供了技術保障。在數據采集階段，利用數據庫采集、系統日志采集和網絡數據采集等大數據采集方式，實現對事業單位全量數據的快速采集[4]。利用大數據技術從多維度、多渠道自動抓取審計數據，審計數據來源更加廣泛，不僅包括事業單位內部數據，還可以利用網絡爬蟲技術從政府公開數據、第三方數據庫、互聯網平臺等外部渠道獲取數據，豐富了審計數據的多樣性，使得審計視角更加全面。通過大數據技術自動抓取數據并進行初步的處理和清洗，避免了人工手動收集、整理數據的繁瑣和耗時，極大地提高了數據獲取效率，同時也減少了人工操作的錯誤和疏漏，提高了審計數據的準確性，從而能夠更全面、準確、及時地收集審計所需的信息。

（三）深度挖掘審計線索

在事業單位經濟責任審計中，深入挖掘審計線索有助于揭示被審計對象存在的深層次問題和潛在風險，確保審計工作的質量和效果。傳統的審計數據分析方法主要包括數據查詢、描述性統計、指標分析等，分析手段較為單一，審計人員大多是基于已知的規律和簡單的因果關系，對數據之間的邏輯關系進行分析，審計線索的挖掘深度很大程度上受限于審計人員的經驗，而對數據背后潛在的、復雜的、未知的關聯關系往往難以觸及。

相比傳統的數據分析方法，大數據技術在事業單位經濟責任審計線索挖掘方面展現出顯著優勢，以技術賦能審計線索深度挖掘。利用機器學習、人工智能等前沿技術對審計數據進行多維度挖掘，可以幫助審計人員在看似毫無關系的海量數據中找出隱藏的關聯關系，以及需要重點關注的異常數據及風險點，精準定位審計疑點，揭示數據背后的經濟規律和潛在風險。此外，傳統的數據分析方法往往局限在財務或業務單一類型數據的微觀層面，限制了審計線索挖掘的深度和廣度。大數據技術的深入應用為審計人員提供了更加宏觀的視角，大幅增強了審計人員對復雜數據關系的洞察能力，實現對事業單位經濟活動的全面、宏觀洞察，從而有效保障事業單位經濟責任審計工作的質量與深度。

（四）實現實時監控和動態監督

傳統的事業單位經濟責任審計多以離任審計為主，此時經濟責任問題一旦存在，往往已經對事業單位的經濟活動產生了實際影響，即使通過經濟責任審計及時進行追責和定責，但這種“事后補救”的方式仍然無法直接挽回已造成的經濟損失和不良影響。

在事業單位經濟責任審計中，大數據技術的應用可以實現對審計數據的實時監控和動態分析，及時發現經濟責任問題并進行糾正，推動事業單位經濟責任審計工作由事后檢查向事前、事中監督轉變。通過利用實時數據采集和處理技術，審計人員可以對事業單位的經濟活動進行實時監控，持續監控事業單位資金流動、采購行為、合同管理等關鍵環節，并設置異常預警機制，一旦發現異常數據或行為及時預警和防范，強化審計預警和風險防范作用，有效防控經濟風險和違法違紀行為。同時，審計部門可以結合歷史和當前數據，利用大數據預測算法和模型，對被審計對象的經濟活動進行趨勢分析和風險預測，并提出前瞻性的審計建議，有助于事業單位及時采取措施防范風險，幫助其制定更加科學、合理的管理措施，推進其完善內部制度。

四、大數據技術在事業單位經濟責任審計中的實踐困境

（一）事業單位內部信息建設不完善

近年來，隨著國家治理現代化不斷推進，事業單位對信息系統建設的重視程度不斷提高，普遍加大了對信息化建設的投入并取得了顯著成效。盡管如此，部分事業單位內部信息建設仍存在一些不完善之處，各部門之間信息化程度參差不齊，如數據標準不統一、數據更新不及時等，這些問題會直接影響審計數據質量[5]。由于經濟責任審計工作的特殊性，其對數據質量有著極高的要求，如果數據質量無法滿足審計工作的要求，那么大數據技術的優勢將難以得到充分發揮。因此，事業單位內部信息建設不完善成為制約大數據技術深入應用的重要因素。

一方面，事業單位內部存在信息壁壘。事業單位內部往往由多個部門組成，各部門可能使用不同的信息管理系統，缺乏統一的數據接口和標準化處理流程，導致數據分散且格式標準不統一，審計數據難以高效整合和共享。另一方面，數據更新滯后也是不容忽視的問題，由于某些部門或系統更新數據的頻率較低，導致審計數據時效性差，無法真實反映事業單位當前的財務狀況。在經濟責任審計中，利用大數據技術從數據中提取準確、有價值的信息，完全依賴于數據的準確性和時效性，如果數據的準確性和時效性得不到保障，將會導致分析結果出現偏差，進而影響審計結果。

（二）大數據審計人才儲備不足

大數據審計人才是實施大數據審計的主體，是推進大數據審計的關鍵因素[6]。事業單位經濟責任審計涵蓋范圍廣、內容多、綜合性質強，對審計人員的專業素養和綜合能力要求較高，尤其在大數據時代，對審計人員的審計思維和技術能力提出了更高的要求。然而，就現階段而言，大數據審計人才儲備不足，大多數審計人員盡管具備一定的大數據審計知識基礎，但仍然可能受到傳統審計思維和技術水平的限制，使大數據審計工作的推進面臨一定的實踐難度。

一方面，傳統審計思維與大數據審計思維存在顯著差異。受長期形成的傳統審計思維慣性的影響，審計人員要實現這一轉變，無疑是一個復雜而長期的過程。在傳統抽樣審計模式下，由于審計資源和技術的限制，審計人員通過對局部樣本數據進行分析來推斷整體情況，結合經驗判斷形成審計結論。而大數據審計思維強調從整體和系統視角出發，關注全量數據之間的關聯性，要求審計人員具備全局性、關聯性和前瞻性的思維，對全量數據進行深度的挖掘和分析。如果審計人員仍局限于傳統思維，會導致對數據的分析停留在表面，無法深入挖掘數據背后的價值，難以充分發揮大數據技術的優勢。另一方面，目前精通計算機技術和大數據分析工具應用的復合型人才短缺。尤其是在經濟責任審計工作中，既有豐富的經濟責任審計經驗，又能夠熟練運用機器學習、數據挖掘等大數據分析技術的人才較少，難以滿足經濟責任審計工作的需要。

（三）與大數據技術配套的審計制度體系不健全

事業單位經濟責任審計結果是組織人事部門和紀檢監察機關等相關部門考核、任免、獎懲領導干部的重要依據，其結果的準確性直接關系到領導干部個人切身利益、事業單位管理和發展以及廣大公眾利益，因此，事業單位經濟責任審計對審計結果的準確性和可靠性有著較高要求。大數據技術的應用有助于審計人員快速、準確地從海量數據中挖掘出有價值的審計線索和證據，從而提升經濟責任審計結果的準確性和可靠性。

盡管在審計實踐中大數據技術的應用日益廣泛，但與其配套的審計制度規范和具體操作指南尚顯滯后。目前，大數據技術運用的程序、步驟和方法等實際操作缺乏一套統一的標準，不同審計人員在運用大數據技術時可能采用不同的程序和方法，審計工作的不確定性和風險有所增加，進而可能影響審計結果的準確性和可靠性。此外，大數據技術的應用也伴隨著數據安全與隱私泄露問題。由于事業單位的經濟活動及其數據普遍包含保密與敏感的信息內容，數據安全與隱私保護是經濟責任審計工作順利開展的前提。但在目前的審計實踐中，缺乏健全、完善的數據管理制度，數據安全與隱私保護難以得到保障，增加了審計工作的風險隱患。

五、大數據技術在事業單位經濟責任審計中的應用建議

（一）完善事業單位內部信息系統建設

事業單位應重視推進完善內部信息系統，打破信息壁壘，推進大數據技術在經濟責任審計中的應用。一是制定統一、規范的數據標準，包括數據格式、命名規范、數據采集流程和清洗步驟等，從數據采集、存儲、處理和使用等各個環節確保數據的一致性和可用性，減少審計人員數據處理的工作量，減少人工干預，提高審計數據質量，為大數據技術應用提供數據基礎。二是搭建全面集成的數據管理平臺，整合不同部門和系統的數據，實現數據的集中存儲、高效管理和分析。數據管理平臺可以為經濟責任審計工作提供一個統一的、安全的數據存儲環境，確保數據的完整性和安全性，同時簡化數據管理流程，減少重復收集、整合數據的工作，提高數據處理的效率，為大數據技術應用提供環境支持。三是優化信息溝通渠道，加強內部信息共享。通過加強內部信息共享，有助于審計人員獲取最新且準確的數據信息，形成全面、綜合的審計視角，減少信息不對稱帶來的審計風險。

此外，審計部門應定期采集被審計對象的財務、業務等重要數據，利用大數據技術對數據管理全流程進行實時監管和預警，對重要信息和風險點進行動態監督。同時，定期審查各部門是否如期更新、維護數據，以確保數據的時效性和準確性，在開展經濟責任審計時可以高效、及時地獲取相關數據，進而提高審計效率和效果。

（二）培養復合型審計人才

在大數據背景下，復合型人才是實現事業單位經濟責任審計工作高質量發展的關鍵。審計人員能夠熟練運用大數據技術進行審計工作，才能充分發揮大數據技術優勢，提高經濟責任審計質量和效率。為加強復合型人才培養，建立大數據審計團隊，審計部門應從多個方面采取措施。

一是加強大數據技術培訓。定期對審計人員開展大數據技術培訓，包括數據處理技術、數據分析方法、數據處理軟件操作等大數據技術基礎知識和應用技能。通過加強大數據技術方面的培訓和學習，幫助審計人員樹立大數據意識，引導審計人員轉變思維觀念，提高審計人員的大數據處理和分析能力。二是引入具有大數據技術和大數據審計經驗的專業人才，建立大數據審計團隊。根據事業單位經濟責任審計項目的需求和特點，組建具備相應專業能力和經驗的審計隊伍，必要時可以聘請外部專家提供技術支持和協助，推進大數據技術在事業單位經濟責任審計項目中的運用。三是推動大數據審計平臺建設，集成數據采集、存儲、處理和分析技術與工具，為審計人員開展經濟責任審計工作提供技術支持，確保經濟責任審計高效、順利開展。

（三）建立健全大數據審計制度體系

隨著大數據技術的迅速發展和普遍應用，其在事業單位經濟責任審計工作中的地位也越來越重要，目前亟須建立健全大數據審計制度體系，明確大數據審計的標準化步驟和程序，不僅能提升審計工作的規范性和科學性，還能有效應對大數據環境下的復雜審計挑戰，推動事業單位經濟責任審計向更加精準、高效的方向發展。

首先，審計部門應完善數據采集、存儲、處理、分析、共享及安全保護等方面的管理制度，為大數據審計提供全面的制度保障。通過制定具體、詳細的大數據審計操作指南，建立大數據審計標準化流程，明確大數據技術在數據采集、存儲、處理和分析等各個環節的操作規范和要求，推進大數據審計制度建設，確保審計人員在運用大數據技術時有章可循、有據可依。其次，建立健全的數據管理制度和隱私保護政策，加強數據安全保護。通過數據加密技術、訪問控制、數據備份與恢復機制等技術手段，加強對數據全流程的監督和控制，確保數據的安全性。再次，審計部門應建立健全大數據審計責任追究機制，明確大數據審計的職責、權限和法律責任等方面的要求，制定大數據審計問責程序和方式，對大數據審計工作的失誤或違規等行為進行嚴肅問責和追責，提高大數據審計工作的規范性，推動大數據技術在審計領域的廣泛應用和深入發展。

六、結語

大數據技術憑借其顯著優勢，在事業單位經濟責任審計中發揮著重要的作用，利用大數據技術賦能事業單位經濟責任審計，提高審計質量和效率，促進事業單位高質量發展，是當前事業單位經濟責任審計工作轉型的重要方向。隨著技術的不斷進步和應用場景的持續拓展，大數據技術將在經濟責任審計領域展現出更加廣闊的應用前景和潛力。

引用

[1]鄭石橋.領導干部經濟責任審計內容：理論框架和例證分析[J].會計之友，2015（19）：121-128.

[2]唐大鵬，李鑫瑤，劉永澤，等.國家審計推動完善行政事業單位內部控制的路徑[J].審計研究，2015（02）：56-61.

[3]吳小滿，彭聰，彭喬依，等.大數據時代經濟責任審計發展趨勢及路徑探究[J].會計之友，2023（24）：28-34.

[4]朱立俊.大數據時代下經濟責任審計的變化及對策研究[J].中國集體經濟，2023（27）：67-70.

[5]張力夫.大數據時代行政事業單位審計策略創新研究[J].河北企業，2024（03）：63-65.

[6]崔竹.大數據審計實踐路徑與創新研究[J].財會通訊，2022（13）：111-116.

責任編輯：韓 柏